Amplitude для продакта

Зачем продакту Amplitude

Amplitude — продуктовый аналитический инструмент. В отличие от Google Analytics, заточенного под маркетинг и веб-сайты, Amplitude собирает поведение пользователя внутри продукта: какие экраны открыл, на какую кнопку нажал, дошёл ли до оплаты.

Без Amplitude (или аналога) продакт работает на ощущениях и слабых SQL-запросах. С ним — за 5 минут проверяет гипотезу, а за 30 секунд видит, как фича повлияла на retention. Дальше — что важно знать, чтобы не врать себе цифрами.

Зачем продакту Amplitude

Базовые задачи:

• Понять, как пользователь ходит по продукту.
• Измерить эффект новой фичи.
• Найти узкие места в воронке.
• Проверить retention по когортам.
• Сегментировать пользователей по поведению.

Amplitude — не серебряная пуля. Он показывает то, что вы трекаете. Если разметка событий плохая — отчёты тоже будут плохими. Поэтому первый шаг — таксономия событий.

События и пользователи

Главные сущности в Amplitude:

• Event. Действие пользователя: «открыл экран оплаты», «нажал кнопку подписки», «прошёл квиз».
• User. Идентификатор пользователя, к которому привязаны события.
• User properties. Атрибуты пользователя: страна, тариф, дата регистрации.
• Event properties. Атрибуты события: канал, источник, ID контента.

Хорошая разметка событий — это половина успеха. Принципы:

• Глагол + объект в названии: subscription_clicked, quiz_completed, не button1.
• Не плодить. 50 хорошо описанных событий лучше 500 случайных.
• Свойства, а не отдельные события. button_clicked со свойством button_id лучше, чем 30 разных событий на каждую кнопку.
• Документация в Confluence. Каждое событие — описание, когда срабатывает, какие свойства передаёт.

Без таксономии через полгода никто не помнит, что значит cta_event_v3_legacy_2.

Воронки

Воронка показывает, какая доля пользователей проходит через серию шагов. Базовый сценарий: регистрация → онбординг → первое действие → подписка.

В Amplitude воронка делается за минуту: выбираете 3–6 событий по порядку, выставляете окно (например, 7 дней), смотрите conversion на каждом шаге.

Что важно:

• Окно конверсии. Если поставите 1 час там, где нормальное поведение — день, упустите большинство конверсий.
• Same user, ordered. Воронка считает, что один пользователь делает шаги по порядку.
• Сегментация. Сравните воронку по платформе, источнику, гео — увидите, где она ломается.
• Time to convert. Не только доля, но и время прохождения. Долгие шаги — кандидаты на оптимизацию.

Главный подвох: воронка не покажет вам, что пользователь «застрял». Она покажет, что не дошёл. Что он делал между шагами — отдельный анализ через user paths.

Retention

Retention — доля пользователей, которые возвращаются в продукт через N дней.

В Amplitude есть несколько типов:

• N-day retention. Вернулся ровно на N-й день после первого визита.
• Unbounded retention. Вернулся на N-й день или позже.
• Bracket retention. В окне N–M дней.
• Rolling retention. Был активен в любой день из окна.

Часто путают N-day и unbounded. Если хочется ответить «сколько людей возвращается к нам через 7 дней» — почти всегда вы хотите unbounded или rolling, а не строго на 7-й день.

Retention считается от триггерного события и события возврата. Триггер — это «первое использование» (регистрация, первое действие, оплата). Возврат — любое значимое действие. Не делайте триггером тот же ивент, что возвратом — получите бессмысленные графики.

Когорты и сегменты

Когорта — группа пользователей по общему признаку. В Amplitude можно создать когорту:

• По свойству: «все из России».
• По событию: «оплатили подписку в марте».
• По поведению: «прошли больше 10 квизов в первую неделю».

Когорты сохраняются и используются дальше — например, как фильтр в любом отчёте.

Сильный приём: построить когорту «активные через 30 дней» и сравнить её поведение с пассивной группой. Часто видны простые паттерны: те, кто прошёл онбординг до конца, удерживаются в 3 раза лучше. Это уже гипотеза, на которую можно делать продуктовые улучшения.

Дашборды и нотификации

Дашборд — набор отчётов на одной странице. Минимальный продуктовый дашборд:

• DAU/WAU/MAU и stickiness.
• Воронка регистрация → ключевое действие → подписка.
• Retention curve по когортам.
• Топ-фичи по использованию.
• Доля платных пользователей.

Нотификации в Amplitude умеют присылать в Slack, когда метрика выходит за пороги. Полезно для DAU и конверсий — не нужно каждый день руками открывать дашборд.

Частые ошибки

• Плохая таксономия. События называются как попало, через полгода никто не понимает.
• N-day vs unbounded retention. Считают одно, говорят про другое — выводы неверные.
• Воронка с большим окном. Поставили 30 дней, выглядит здорово, но за это время пользователь сделал ещё 50 действий между шагами.
• Игнор сегментации. Общая метрика выросла, а в сегменте «платные» — упала. Без сегментации этого не видно.
• Трекинг всего подряд. 800 событий, половина дублирует друг друга, никто не пользуется.
• Cравнение когорт без weight. Маленькая когорта со 100 юзерами и большая на 100k — не сравниваются напрямую.

Связанные темы

• Метрики продукта: главные KPI
• Воронка простыми словами
• Retention простыми словами
• Когортный анализ
• DAU и MAU простыми словами

FAQ

Чем Amplitude отличается от Google Analytics?

GA сильнее в маркетинге и веб-трафике. Amplitude — в продуктовом поведении и retention. Многие команды используют оба.

Сколько событий нужно на старте?

20–50 ключевых, описывающих основные сценарии. Дальше расширять по запросу.

Как назвать событие правильно?

Глагол + объект: subscription_started, quiz_completed, lesson_opened. В нижнем регистре, через подчёркивание.

Что не стоит трекать?

Каждый клик подряд. Тренируйтесь думать «зачем мне это событие». Если не можете назвать гипотезу — не трекайте.

Как сравнить две версии фичи?

Через сегменты в воронке или retention: пользователи с фичей и без. Если есть встроенные эксперименты — через них, но проверять корректность сегментации.

Платный или бесплатный?

Есть бесплатный план для маленьких команд. Платные тарифы — когда событий и пользователей много.

---

Прокачать продуктовую аналитику — откройте тренажёр с вопросами по метрикам, A/B и SQL.